La informática será como el petróleo: la opinión de un director general sobre la estrategia de costes de la IA

La mayoría de las empresas gestionan los costes de la IA al revés. Consideran que gastar por gastar es un símbolo de progreso: cuanto mayor es la factura, más «avanzada en IA» es la empresa. Christian Fielitz, director general de Doodle, sostiene lo contrario: el coste de la IA es una decisión de inversión, no un símbolo de estatus, y las empresas que triunfen serán aquellas que decidan deliberadamente qué internalizar, qué externalizar y dónde mantener el control. La potencia de cálculo en sí misma se convertirá en un bien básico —«la potencia de cálculo será como el petróleo»—, pero eso no significa que tu factura vaya a bajar. Significa que la cuestión estratégica pasa de «cuánto podemos gastar » a «qué debemos tener en propiedad».

Este artículo resume el marco conceptual de Fielitz para analizar los costes de la IA, basado en su conversación de junio de 2026 en el programa «Vlad Catcher Show».

El problema de «Strawberry Fields»: piensa quién te está dando consejos sobre los costes

Antes de seguir el consejo de nadie sobre cuánto gastar en IA, dice Fielitz, fíjate en quién se beneficia de la respuesta.

«Es un poco como si tuvieras un campo de fresas y dijeras: “Oye, nos encantan las fresas, todo el mundo debería comer más fresas”. Claro que, si alguien solo se come 10 fresas, no es que le gusten de verdad. Deberías tener 20, 50, 500 fresas».

La gente que insiste a gritos en que cuantos más tokens, más progreso, suele ser precisamente la que vende tokens. Eso no significa que estén equivocados, pero sí que vale la pena señalar cuál es su motivo. «Simplemente compra tokens, si no, lo estás haciendo mal» no es una estrategia. Es un argumento de venta disfrazado de estrategia.

La conclusión: separa la señal (la IA aporta un verdadero valor añadido) del proceso de ventas (debes aprovecharla al máximo y lo más rápido posible).

Por qué la informática se convertirá en un producto básico… y por qué eso no te va a bajar la factura

Fielitz es muy claro sobre la tendencia a largo plazo del coste bruto de la computación:

«El coste marginal bajará. La informática será como el petróleo, o como la energía que se extrae. Para mí, es una de las cosas que sin duda va a pasar». te informo

Hasta ahora, parece una buena noticia para los compradores. Pero aquí está el problema. Que baje el coste de la potencia de cálculo bruta no es lo mismo que que baje el coste de tu uso de la IA, porque la economía un nivel más arriba está muy desequilibrada:

«Sabemos que estas estadísticas y el análisis sobre la inversión actual en infraestructuras no se ven reflejados en las inversiones en la capa de aplicaciones, ni en el valor que se genera a través de ella».

En pocas palabras: se está invirtiendo un capital enorme en infraestructura de IA, pero el valor que se genera en la capa de aplicaciones aún no ha alcanzado ese nivel. Cuando esa brecha se cierre, lo normal es que se haga con un aumento de los precios para quienes usan el servicio. Y ahí es donde entra la parte que todo operador debería tener muy presente.

La lección de historia sobre los costes de la nube: un guion de hace cinco años que se repite

Ya hemos visto esta película antes, y hace poco.

«Si te limitas a meterlo todo a ciegas en los modelos de lenguaje grande (LLM) y externalizas tus conocimientos y tu creatividad a otros sistemas, sin darte cuenta llegarás a un punto en el que tu proveedor te subirá los precios —lo cual, por cierto, ya pasó con la infraestructura en la nube hace unos cinco años—. De repente te das cuenta y piensas: “¡Vaya!”. Eso llevó a los entornos multicloud, lo que a su vez llevó a preguntarse: “Oye, ¿no deberíamos volver a tener nuestros propios centros de datos?”»

La metáfora de la nube es el modelo mental más útil de toda esta conversación. La computación en la nube, barata y abundante, animó a las empresas a ponerlo todo en el ecosistema de un solo proveedor. Luego, los precios cambiaron, el «lock-in» se volvió caro y la balanza se inclinó de nuevo hacia el modelo multicloud e incluso hacia la vuelta a los centros de datos propios.

La IA sigue la misma trayectoria, solo que va por delante. Las empresas que hoy en día «apuestan a ciegas por los modelos de lenguaje grande (LLM)» están creando la misma dependencia que las empresas nativas de la nube se pasaron la segunda mitad de la década de 2010 tratando de eliminar. La lección no es evitar la IA, sino evitar la dependencia ciega.

Qué conviene gestionar internamente y qué externalizar: un marco de puntos de control

Entonces, ¿qué se hace realmente con esto? La respuesta de Fielitz replantea el coste de la IA como una cuestión de control, no de consumo:

«Controlar los costes de la IA —saber qué puedes externalizar y qué deberías mantener dentro de la empresa de forma deliberada como medida de control y como ventaja competitiva— es un tema muy importante. Lo hablamos constantemente».

Una forma práctica de aplicar este marco:

• Externaliza los productos básicos. Las capacidades de los modelos de uso general, en las que los costes de cambio son bajos y no se genera ninguna ventaja competitiva, pueden recaer en proveedores externos. Esto es el «petróleo»: cómpralo en el mercado.

• Mantén los puntos clave bajo control interno. Todo aquello que suponga una ventaja competitiva real, o que tenga que ver con datos que no te puedes permitir ceder, debe mantenerse bajo un control estricto. En el caso de Doodle, la seguridad y la privacidad lo exigen: «Hay algunas cosas que, aunque quisiéramos externalizarlas, tenemos que mantener bajo un control estricto».

• Convierte el coste en inversión. Cuando decides internalizar una función de forma deliberada, no solo estás asumiendo un coste, sino que estás adquiriendo un punto de control. «Conviertes el coste en una inversión real y dices: "Vale, vamos a mantener el control sobre ello"».

La clave está precisamente en la palabra «deliberadamente». El error no está en externalizar o internalizar, sino en hacer cualquiera de las dos cosas por inercia en lugar de por decisión propia.

Cuando la IA cuesta más que los humanos a los que se suponía que iba a liberar

Además, hay una trampa de costes a corto plazo que se pasa por alto fácilmente en medio de todo este entusiasmo:

«Si dejas que la gente utilice los modelos de lenguaje grande (LLM) a ciegas —y no solo las herramientas de IA—, ya te das cuenta de que los costes son, de hecho, más altos que los de los humanos».

Si no se controla, el uso de la IA por puesto de trabajo puede acabar superando, sin que te des cuenta, el coste del trabajo humano que se suponía que debía complementar. Eso no es un argumento en contra de la IA; es un argumento a favor de controlarla. Si no puedes ver cuánto cuesta la IA por flujo de trabajo en comparación con el valor que genera, no puedes gestionarla —y «estamos orgullosos de nuestra factura de IA» se convierte en una frase muy cara.

La paradoja al final del camino: ¿quién compra cuando ya no queda nadie?

Fielitz cierra la charla sobre los costes con una pregunta que da un nuevo enfoque a todo el debate sobre el gasto en IA:

«Si todo es IA y ya no queda nadie en las empresas, ¿quién va a comprar tu producto? Porque son los agentes los que compran a otros agentes… así que no lo olvides».

Es mitad broma y mitad la pregunta más importante en la estrategia de IA empresarial. El valor de automatizarlo todo depende de que haya alguien a quien venderle. Una economía de agentes que hacen transacciones entre sí, sin una demanda humana que la sustente, no es un mercado, es un circuito cerrado. Lo que esto implica para la estrategia de costes: hay que optimizar para crear valor humano duradero, no para lograr la máxima automatización. El objetivo de liberar tiempo no es prescindir de la gente, sino dejar que hagan el trabajo que solo las personas pueden hacer.

En resumen

Fielitz se cuida mucho de no exagerar su propia seguridad: «No estamos diciendo que vayamos a resolverlo. Solo digo que estamos manteniendo debates activos e intentando analizarlo». Esa humildad es la clave. La estrategia de costes de la IA en 2026 no es una ecuación resuelta, sino una disciplina:

1. Consejos sobre descuentos de la gente que vende los productos. (El campo de fresas.)

2. Es de esperar que la potencia de cálculo se convierta en un producto básico, pero ten en cuenta que los precios de tu proveedor seguirán variando de todos modos. (La brecha entre infraestructura y aplicaciones.)

3. No te olvides de la nube. La dependencia ciega tiene un coste; prepárate para ello ya.

4. Elige bien tus puntos de control. Externaliza lo básico, mantén la ventaja en la empresa y convierte el coste en inversión.

5. Uso de las herramientas. Una IA sin supervisar puede salir más cara que los humanos a los que ayuda.

6. Mantén a la gente al tanto de todo; al fin y al cabo, también son tus clientes.

Trata el gasto en IA como tratarías cualquier inversión seria: con una estrategia, un plan de control y una visión clara del valor que obtendrás a cambio.

Este fragmento está sacado de la entrevista que Christian Fielitz concedió en junio de 2026 en el programa «Vlad Catcher Show».